困惑度最早用来评估大语言模型的，这玩意儿主要是衡量大语言模型预测能力的一种指标，值越低，说明这个模型对预测的效果越好。这个概念最早是在NLP里面，后来被用到大语言模型去了。
困惑度越低，说明模型对给定上下文预测下一个词的概率分布越确定，即模型更“ 自信”。
也意味着模型在给定上下文的情况下能够更准确地预测下一个词。
例如：“中国的首都是”，模型预测下一个词为“北京”的概率非常高，困惑度很低，因为这是一个常见的句子。
同时也可能带来一个问题是：预测多样性较低！所以这种确定性很高。
与人类相比
人类经常会撰写不常见组合，充满了多样性，因为多样性很高，所以他的困惑度也很高。
人类拥有很高的爆发力和随机性，所以这里面会涉及到一个专业概念“文本爆发度”。
所以，很多人会使用提示词来改变这种情况，来越过提示词，所谓的降AI。当然，越不过我们的AI检测器，因为我们的AI检测器把这个漏洞补了。哈哈
但是，对付一些简单的AI检测器，足够了！
奉上提示词：
正文内容放在这里，改写的时候替换这段。
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说明：
人类文本通常因其高度的创造性和情感丰富性而显示出极高的爆发度和困惑度；与之相对，AI生成的文本由于在训练过程中的优化和规范化，往往呈现出较低的爆发度和困惑度。
要求：
1.请提高上面每个句子中词汇的爆发度和困惑度。每个单词和短语复杂和不常见，必须达到最大的爆发度和困惑度。请务必对每一个句子进行修改，不要遗漏任何部分。
2.降低关键词密度，保证每个句子的词不重复出现，提高爆发度和困惑度！
